#飯店行銷 #女性顧客超適用
延續一下昨天的話題,眼尖的你有發現這個訂房頁面的小巧思嗎?
沒錯,就是多了 #性別比例圖
昨天在IG的調查結果也和研究結果一致。
這裡的大家覺得呢?
#先講結果
👉當訂房客人女生占多數時,適時揭露性別比例資訊,可提升女生訂房的意願;反之,如果男生居多,那就不用特別強調,因為沒影響。
#給飯店業者
👉當你在後台發現女性客人較多時,適時揭露,可提高訂房率。
👉如果你的目標族群是女性,一定要在宣傳時特別強調。例如:女生背包房、女性樓層等。又或是像 Moxy Taichung 台中豐邑Moxy酒店在社群宣傳上,都是以女生的KOL為主。
#背包博士思維
👉多數情況如果是一個人旅行的女性背包客,大部份會選擇女生房;所以當他看到這間旅館的客人女生較多時,會比較有安全感與舒適感。
👉至於男生就比較沒有差,但如果他有期待在旅程中多一點異性的連結,那他可能也會選擇入住。
👉按此邏輯也可以解釋為何女生多對訂房有幫助,男生多就沒影響,因為男生應該也不會選男生多的旅館吧😆
#參考來源
Joe, S., Choi, C., & Busser, J. (2021). The impact of virtual presence on willingness to book: The moderating role of self-construal and gender. International Journal of Hospitality Management, 98, 103021.👉
同時也有16部Youtube影片,追蹤數超過3萬的網紅孫在陽,也在其Youtube影片中提到,「孫在陽」直播-陽明交通大學-數據科學與雲端運算-Data cleaning 大數據分析中的數據清理,關乎於大數據分析成敗關鍵。轉置、樞紐、文字清理、數字清理、日期清理等,遺漏值、異常值、雜訊等數據清理。讓數據不是垃圾,就必需做好數據清理。 孫在陽老師主講,[email protected]...
性別比例圖 在 孫在陽 Youtube 的精選貼文
「孫在陽」直播-陽明交通大學-數據科學與雲端運算-Data cleaning
大數據分析中的數據清理,關乎於大數據分析成敗關鍵。轉置、樞紐、文字清理、數字清理、日期清理等,遺漏值、異常值、雜訊等數據清理。讓數據不是垃圾,就必需做好數據清理。
孫在陽老師主講,[email protected]
範例、講義下載:https://goo.gl/ytzRxT
時間軸
00:00 簡介數據清理
07:40 轉置:樞紐其他資料行(unpivot)
09:30 大數據分析與統計分析的差別
13:35 AI是什麼
36:25 關聯
37:56 匯出轉置後的資料表
48:16 FHIR標準的數據設定
53:36 載入錯誤資料的說明
55:56 資料型態
01:00:00 視覺化的數據清理
01:03:27 錯誤取代為負極值
01:11:54 文字的數據清理-性別
01:44:40 數值的數據清理-年齡
02:06:24 數據清理規則
02:07:15 譯碼簿包含LOINC
02:07:56 Release Note
性別比例圖 在 志祺七七 X 圖文不符 Youtube 的最讚貼文
✨本作品由「#圖文不符」設計製作✨
農曆新年剛結束,忙碌步伐中能與家人吃頓團圓飯,是難得且幸福的事,
許多人家中,有位努力幫忙籌辦過年,卻常常被忽略的重要角色,
他們到底是誰呢?來了解一下吧!
【💭 家中最熟悉的陌生人】
截至2020年12月底,全台移工人口總數達71萬人,其中約有25萬人,
是離你我生活最親近,在家提供家務、長照服務的幫傭與看護的「 #社福移工 」,
來源國以印尼最多(19萬人)、越南與菲律賓次之(約各3萬人),
性別比例以女性為主,占比高達99%,年齡大多分布在34-44歲。
👉 由於本國籍工作者費用高昂,台灣在看護與幫傭的勞力需求,絕大多數都是 #外籍移工 來負擔
大家的家中是否也有位社福移工呢?另外一大類則是從事漁業與營建業為主的產業移工。
【😫 在台工作的困境】
離鄉背井到台灣打拼,除了語言與文化差異,社福移工還會遇到哪些普遍的難題呢?
💰 → 隨時待命卻領不到最低工資
社福移工又可分為 #家庭幫傭 #家庭看護 及 #機構看護,
目前,只有「機構看護」受《勞基法》保障最低薪資,
「家庭幫傭/看護」歸在《就業服務法》規範中,薪資由勞雇雙方協商,
多數家庭移工的月薪約在2萬元上下,但工時往往都是一天10小時起跳,
擔任看護的移工,更容易因受看護者的作息調整、日夜不分地執行照護工作。
🙅♀️ → 超出職責的工作內容
家庭內移工分成幫傭與看護 兩者是完全不同的!
幫傭的工作主要是整理家務、準備伙食等與家事服務有關的工作
看護則是負責照顧生病的受看護人
但由於都是在雇主家中服務,許多人容易混淆兩者,
讓移工從事其實是超出職責 的工作,像是請看護照料其他家人吃飯起居、讓幫傭陪失能者就醫等等。
🌧 → 不友善的社會風氣
台灣雖開放移工來台30年,但由於移工從事產業特定、平均薪資低,許多人對移工抱有刻板印象,
新冠肺炎爆發以來,移工入境確診時有案例,社會對移工的偏見加深,
甚至有不少人希望政府禁止移工入境,讓移工處境變得比以往更加艱難。
【🧧 歡度農曆新年,也別忘了家中的移工!】
以社福移工主要的來源國印尼為例,印尼人主要信奉伊斯蘭教,並不慶祝台灣的農曆新年。
但是在新年期間,他們仍在我們家中持續勞動、協助雇主籌辦各式各樣的年節活動,
這些移工們人在異鄉,不但工作辛勞,下班後也沒辦法像我們一樣與自己的家人團聚,
在喜氣洋洋的農曆新年,也許年夜飯多付碗筷、包個小紅包、邀請移工一起出門走春,
讓溫暖的年節氣息,感染到家庭中的每一個人 吧!
-
圖文不符祝大家農曆新年快樂,希望大家在愛與關懷下,度過平安的新年,
並請時時刻刻保持健康,一起加油吧~!
--
製作團隊
Creative & Script:(企劃腳本)呂貽雯 Wendy Lu
Director:(導演)呂貽雯 Wendy Lu
Storyboard:(分鏡)曾敏雅 Mia Zeng
Design:(設計)曾敏雅 Mia Zeng
Animation:(動畫)周柏彤 Ichiten Chou
Sound Design & Mixing:(音效)洪立 Jimmy Hung
Produced by 簡訊設計 SimpleInfo Design
Presented by 張志祺 Chih-Chyi Chang
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性別比例圖 在 范琪斐 Youtube 的最佳解答
歡迎收看范琪斐的寰宇漫遊,今天的琪斐大放送我們要來談談,2020美國總統大選民調一面倒的說拜登贏川普一大截,川貴人,這次別選了吧?乖~我待會給你買個....樓?大家好,我是范琪斐。中間偏右的《華爾街日報》(Wall Street Journal)聯手中間偏左的《國家廣播公司》(NBC),在「川拜」首場辯論後,到川普確診前這段時間,所做的民調顯示,拜登的支持率高達53%,足足領先川普14個百分點(53%:39%)。真的假的啦~這個幅度也太誇張,我們再參考一下別的。
(10/11公布)美國ABC News和《華盛頓郵報》(The Washington Post),在川普出院後做的最新民調,有54%的選民說會把票投給拜登,大幅領先川普12個百分點(54%:42%)。專門統計各家民調數據的Five Thirty Eight指出,拜登的平均支持率勝過川普10.4個百分點(52.2%:41.9%, 10/10數據)。另一個民調數據集合網站「真清晰政治」(Real Clear Politics)的網站顯示,從10月以來每一家主要民調公司統計出的結果,都是拜登遙遙領先川普,差距在5到16個百分點不等,其中不乏立場較為中間的The Hill和經濟學人。所以平均下來拜登的支持率領先9.8個百分點。(10/9公布)美國權威智庫與民調機構「皮尤研究中心」(Pew Research Center)做出來的結果是,52%的選民打算把票投給拜登,領先川普10個百分點(52%:42%)。
我們找了很多民調,可是只有很少數的說,川普領先拜登, 說很少數,是怕我們川貴人傷心,其實找來找去只有一個。 (10/5公布)英國《每日快報》聯手英美智庫Democracy Institute做的民調顯示,川普支持率在46%,小勝拜登1個百分點(46%:45%)。不過我還是註明一下,這個《每日快報》是英國的右翼八卦報,民主研究所的民調,也沒有被民調界公信力很高的538列入參考的近500家民調就是了, 所以現在大多數民調都顯示,拜登會獲得壓倒性勝利,但川貴人當然不認為他會選輸啊,最近又在那邊「Fake news」、「Fake polls」喊來喊去,民調統統都是假的!這都是幻覺~嚇不倒我的!
先不要笑,川貴人說的是真的,4年前一直到投票日當天早上,民調都還顯示希拉蕊一定會凍蒜,《紐約時報》做了大半年的民調,到選舉當天早上,還在說希拉蕊有80%以上的勝選機會,結果最後被「逆轉」,搖擺州統統被川貴人拿下!2016年的民調,被很多人認為是「壞掉了」、「走鐘了」,完全無法反映出真實民意,今年隨著大選日逼近,也有越來越多人開始質疑,真的假的啊?這幾年來專家們一直試圖釐清,當年的「希拉蕊慘案」到底是怎麼出現的,總之過去四年民調專家就很努力的要找出,民調為什麼會跟開出來的票差那麼多,但真的非常困難,因為變數實在太多了,我們今天就幫大家整理出幾個專家們認為可能的原因。
(一)手機的普及
還記得去年台灣不是在吵「手機民調要不要納入總統初選民調」嗎?美國其實也有類似的問題。美國現在就跟台灣「人手一機」一樣,有時候還兩三機,越來越少人使用家用電話了,而且年輕人、低收入者以及少數族群,都只用手機而已;反觀年長者和白人族群,就會比較依賴室內電話。大數據分析網站《Datanami》就指出,25歲左右的年輕人看到不認識的電話,幾乎都會pass不接;但70歲的長輩們則是每通必接,因此這樣進行的電話民調就很容易往某一族群傾斜。
那用手機民調不行嗎?根據1991年的《電話消費者保護法》(Telephone Consumer Protection Act of 1991;TCPA),美國是禁止「自動撥號系統」打電話給手機用戶的,所以如果要打手機做民調,就必須派出「真人」撥號,這有多麻煩呢?數據顯示,你想獲得1,000個回答,就至少得隨機撥號2萬次,其中大部分是空號,因為手機號碼是私人的,根本不會刊登在電話簿上,這實在太勞民傷財了,很想幫做民調的人馬殺雞一下耶,你們辛苦了。
(二)沉默的多數
每次選舉我都很期待接到民調電話,但大多數美國人可不是這麼想的,可能是因為擔憂個資和隱私外洩,導致選民接電話不敢說出真實意見,或者是覺得,蛤~民調很久欸,老娘才沒空理你。1970年代左右,美國「民調回應率」(Polls response rate)高達80%,你只要打過去人家多半都會回答你,但是根據「皮尤研究中心」最新報告,2018年美國「民調回應率」已經暴跌到6%,等於你打100通電話就只有6個人不掛你電話、願意花時間跟你聊兩句,但你也不知道他是不是講真話。
像2016年的大選,支持川普的選民中,就有一群選前不願意表態的,或者在接受民調時故意說謊的,有些甚至不告訴鄰居他們其實支持川普。《Datanami》表示,這些選民會讓調查的結果失準2%到6%,6%很多欸,根本就是超出誤差範圍了。
(三)網路民調難
啊現在網路那麼發達,用網路做民調不就統統搞定了嗎?事實上恐怕剛好相反。數據顯示美國18-29歲的年輕人,有98%都使用網路,但偏偏這個年齡層的人最不愛投票,拿美國總統大選風向球:2018年美國期中選舉為例,雖然這群年輕人投票率比前一次大幅提高15.7個百分點,但仍是所有年齡層中最低的(35.6%),也就是說,每個人都是「鍵盤投手」,大家網路上搖旗吶喊超熱情,結果投票日當天大家都覺得不差我這一票。另一方面,你在網路上想填幾歲就幾歲,想變性就變性,別國網軍想來帶風向,也不是那麼困難,因此網路民調也非常容易失準。
(四)早期民調誇大
另一個大變數是「早期民調」的準確度很低,因為選民還沒有足夠時間去瞭解候選人到底在幹嘛,但早期民調卻是媒體報導所仰賴的主要資訊來源,結果就是候選人拿來造勢、媒體見獵心喜誇大報導,進而影響到後續選民對候選人表示支持的聲量。例如看到拜登領先,那支持拜登的人講話就會比較大聲,因為他們是「主流」,反之支持川普的人,可能就會比較不敢表達意見,形成「沉默螺旋」。
「皮尤研究中心」也加碼解釋,事實上2016年的全國民調還算準確,(預測希贏3.3%最後贏2.1%),但美國總統大選是以選舉人票為單位,希拉蕊全國總票數高於川普也沒屁用,最後川普拿下所有的搖擺州,入主白宮。而選前的州民調也無法反映出搖擺州的真實民意,地方往往沒有全國性民調那種資源,四年前他們就忽略了在最後關頭,投給川普的搖擺選民數量,也沒有準確掌握未受過大學教育的白人選民,他們到底支持誰,種種因素導致了中西部上演「大驚奇」。還有就是民調公司往往有特定的政黨傾向,最後很可能導向「護主」的結果,讓民調不盡然客觀。
那這些問題2020年還會再重演嗎?老實說,有些變數還是很難避免,《紐約時報》就整理了,和四年前相比,哪些因素可能讓美國民調更精準或更失準。
更精準的第一點就是,搖擺選民減少了。
四年前民調失準的一大因素就是搖擺選民,但今年跟民調人員說:嗯~我還沒想好,的搖擺選民數量變少了,四年前的這個時候,大概還有20%的選民說他們還沒決定要投誰,或是打算投給小黨候選人,但今年這群人的數量只剩一半,而且其中支持川普的人也老早就表態,尤其是搖擺州的白人工人階級選民。
更精準的第二點是,選民教育程度的加權。
大家要有個概念,民調準不準確,完全取決於你抽樣有沒有做到「隨機」,也就是每個族群的意見都要被採納進來,但這真的非常難做到,最後很容易讓民調結果出現偏差。例如在美國,如果你跑去郊區教堂裡做民調,那幾乎可以篤定會獲得一個偏共和黨的結果;但如果你對大學生進行抽樣,最後很可能獲得一個偏民主黨的結果。另外的數據又顯示,受過高等教育的選民,比較願意接受民調訪問,每個都是選我選我~而那些較保守、教育程度較低的選民,他們的聲音就很難反映在民調上,所以如果你沒有按照「教育程度」來做加權,民調就會充斥太多年輕大學生的意見,導致結果偏向民主黨。先前民調機構都不怎麼重視教育程度對選情的影響,結果導致2016「爆冷門」。
有鑑於4年前的「教訓」,今年有越來越多民調機構,把選民教育程度的權重提高了,簡單來說就是把教育程度較高的受訪者音量降低一點,把教育程度較低的受訪者音量調高一點,讓他們各自符合在總人口中所佔的比例。今年從3月以來,美國各家民調機構做的幾十個調查中,已經有半數增加教育程度的權重,是先前的兩倍多(約20%)。
可能比2016年更糟糕的是,網路民調的增加。我們剛剛已經提過網路民調的準確度有待商榷,但過去幾個月來,越來越多機構採用網路民調的方式,比例佔地方民調總數的一半。他們採用的方法可能太過簡單,就是直接抓一群網路群組成員,然後再根據受訪者的人口統計資料進行分類加權,這樣的作法成本很低又很方便,但非常容易有樣本代表性不足的結果,而且最後民調可能左傾。 (最好的方式是結合電話民調和網路民調,例如AP/NORC/VoteCast的民調,電訪4萬人外加隨機抽樣11萬網友,結果可能較為客觀。
另一個可能不太客觀的做法是:請選民「回想投票」。
目前有越來越多投票機構採取這個方式,也就是要求受訪者回想2016年他把票投給誰,是希拉蕊還是川普呢?然後再依據他們的回答去做選舉意向的加權。這樣做可以讓民調數字看起來比較漂亮,也可以減少錯誤,但卻很難避免系統偏差,導致結果傾向某一政黨。再加上通常大家都會傾向回答,自己是投給獲勝的那一方,沒有人會想承認自己投給輸家嘛!再說這四年來誕生不少首投族,又有不少人往生,像是疫情導致那麼多人死亡,也有很多人搬到別的地方去,硬把2016年的投票意向套用到今年,恐怕不太合適。
所以這個民調到底是能不能看啊?你要是問我,我覺得就別看了 ,這是我們媒體想要預測選舉的結果, 或研究單位拿來做選民行為分析. 但一般選民還是把政策看清楚點比較要緊,你管別人怎麼投
今天琪斐大放送的關鍵字是:
#美民調失準
#選情霧茫茫
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